I.12Рекомендации и персонализация

Llama3.1-Flammades-70B — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, разработанная FlammenAI. Это дообученная версия nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B: модель адаптировали методом ORPO на наборах flammenai/Date-DPO-NoAsterisks и jondurbin/truthy-dpo-v0.1, используя два ускорителя H100 в течение трёх эпох. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 35,74, IFEval — 70,58, BBH — 52,55; эти показатели отражают оценки на указанных тестах, а не гарантируют качество в конкретном сценарии. Для запуска доступен формат Safetensors и библиотека Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Карточка модели yentinglin/Llama-3.1-Taiwan-8B на Hugging Face совпадает с карточкой yentinglin/Llama-3.1-Taiwan-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. yentinglin/Llama-3.1-Taiwan-8B-Instruct — чат-модель на базе архитектуры Llama, разработанная yentinglin. Она предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где требуется следовать инструкциям. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат Safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка предупреждает, что ответы нужно самостоятельно проверять на точность и пригодность. Модель не предназначена для медицинской диагностики, юридических консультаций и финансовых решений. В предоставленных материалах условия лицензии не описаны.

NVIDIA Llama 3.3 70B Instruct NVFP4 — FP4-квантизованная версия инструктивной языковой модели Meta Llama 3.3 70B Instruct. Это авторегрессионная плотная модель на архитектуре Transformer/Llama 3.3 с 69,5 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст. Контекст — до 128 тысяч токенов; модель поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых ассистентов и генерации текста. Квантизация весов и активаций линейных операторов в блоках Transformer выполнена с помощью NVIDIA TensorRT Model Optimizer; по данным карточки, она уменьшает требования к дисковому пространству и памяти GPU примерно в 3,3 раза. Для инференса указан TensorRT-LLM, аппаратная совместимость — NVIDIA Blackwell. Модель основана на Meta Llama 3.3 70B Instruct и подходит для коммерческого и некоммерческого использования в соответствии с условиями лицензии Llama 3.3. В README не приведены конкретные языки и результаты бенчмарков, поэтому языковой охват и сохранение качества после квантизации по этим данным оценить нельзя.

Llama-Thinker-3B-Preview — мультиязычная генеративная модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для диалога, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, обучение включало supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; для локального запуска карточка также описывает использование квантованных вариантов через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

M7Yamshadowexperiment28_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинными запросами благодаря контексту до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

maid-yuzu-v3 — объединённая автором модель генерации текста на архитектуре Mixtral с экспертной структурой MoE. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе smelborp/MixtralOrochi8x7B и объединяет её с ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в текстовом диалоге. Объём параметров в метаданных указан как 7,1 млрд, нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

chargoddard/mistral-11b-slimorca — текстовая генеративная модель, созданная Chargoddard дообучением на двух эпохах датасета Open-Orca/SlimOrca. Она использует формат запросов Mistral Instruct и предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям. Модель основана на варианте рецепта Mistral 11B: до обучения добавленные слои были настроены так, чтобы выход совпадал с Mistral 7B. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты нескольких тестов, но они не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Mistral-T5-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и ignos/Mistral-T5-7B-v1. Архитектура MistralForCausalLM, плотная модель на 7,1 млрд параметров; принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговых сценариях. Базовая Mistral-7B-Instruct-v0.2 и конфигурация слияния указаны в карточке модели; метаданные указывают формат safetensors. Доступна по лицензии Apache-2.0. Языковые характеристики отдельно не описаны.

Это объединённая методом TIES модель Weyaxi, созданная на основе Intel/neural-chat-7b-v3-1 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы и других задач, решаемых текстовой генерацией. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B SFT — языковая модель Nous Research, полученная supervised fine-tuning базовой Mixtral 8x7B. Она предназначена для диалогов и следования инструкциям, включая многошаговые беседы в формате ChatML. Обучение использовало более миллиона примеров, преимущественно синтетических данных GPT-4 и материалов из открытых наборов данных. Модель построена на архитектуре Mixtral sparse Mixture of Experts; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык. В README приведены результаты на нескольких бенчмарках, однако они не гарантируют качество для конкретного применения. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы: в README отмечено, что даже 4-битный вариант требует более 24 ГБ VRAM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-квантизированная версия DeepHermes-3-Mistral-24B-Preview, разработанной NousResearch и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Модель основана на архитектуре Mistral, содержит 24 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате instruct/chat. В репозитории представлены варианты от BF16 до низкобитных квантизаций Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, различающиеся размером файлов и соотношением качества и требований к памяти. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, рассуждения, ролевое взаимодействие, синтетическую генерацию данных, function calling и выдачу структурированного JSON. Для работы используется формат сообщений ChatML-подобного типа с ролями system, user и assistant; рекомендуемые среды запуска включают LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. В метаданных указан английский язык, однако сведения о поддерживаемых языках помимо него отсутствуют. Максимальная длина контекста также не указана. Сильной стороной являются доступные варианты квантизации: Q6 и Q5 заявлены как обеспечивающие очень высокое или высокое качество при меньших требованиях к памяти, а Q4_K_M обозначен как вариант стандартного размера для большинства сценариев. Ограничения связаны с тем, что это preview-версия, а квантизация может снижать точность по сравнению с исходными весами; характеристики производительности и результаты тестирования в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen1.5-110B-Chat-GGUF — это квантизированная GGUF-версия диалоговой языковой модели Qwen1.5-110B-Chat, разработанной командой Qwen при Alibaba Cloud; конкретные файлы квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск совместимых чат-приложений и сценарии, где требуется крупная языковая модель с различным балансом между качеством и потреблением памяти. Модель содержит 110 млрд параметров и работает в текстовой модальности. В метаданных указано английское языковое направление, однако сведения о полном наборе поддерживаемых языков, архитектуре, максимальном контексте и результатах специализированных тестов в README отсутствуют. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до IQ1_S с размером файлов примерно от 118,17 до 23,63 ГБ: более высокие разрядности обычно обеспечивают лучшее качество, а низкие позволяют запускать модель при меньшем объёме RAM или VRAM, но заметно снижают качество. Сильной стороной является выбор из множества вариантов квантизации, включая рекомендуемые Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL и IQ4_XS, что позволяет адаптировать модель к доступному оборудованию. Ограничения связаны с очень большим размером даже у компактных вариантов и с неизбежной потерей качества при агрессивной квантизации; варианты IQ1 и некоторые Q2/Q3 имеют низкое или крайне низкое качество. Для работы следует использовать формат GGUF и соответствующий шаблон чата с маркерами system, user и assistant. Лицензия указана как tongyi-qianwen; подробные условия доступны по ссылке на лицензию исходной модели.

Карточка модели mahrukhsaeed/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели SpectreFestival/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v3 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основу слияния положена bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v2; также использованы bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для общения и выполнения инструкций. Родительская модель описана как дообученная на ответы без отказов, что указывает на соответствующую ориентацию слияния. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; веса объединены в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

z-lab/Qwen3.6-35B-A3B-PARO — это мультимодальная версия модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная командой z-lab с использованием метода 4-битного квантования ParoQuant, или Pairwise Rotation Quantization. Модель предназначена для генерации и анализа текста, а также для сценариев image-text-to-text, в которых требуется обработка изображений вместе с текстовыми запросами. Модель имеет размер 35B-A3B согласно идентификатору базовой модели. Языковые компоненты квантованы до INT4, тогда как визуальные компоненты сохранены в исходной точности. Такой подход должен обеспечивать высокую эффективность вывода при сохранении качества, близкого к FP16, и скорости, сопоставимой с AWQ, согласно описанию разработчиков. Поддерживаются NVIDIA GPU через vLLM и Transformers, а также компьютеры Apple Silicon через MLX; доступны интерактивный режим и OpenAI-совместимый сервер. К ограничениям относятся повышенный размер относительно полностью квантованной мультимодальной модели и необходимость не загружать визуальные компоненты, если обработка изображений не требуется. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и подробные результаты бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о дополнительных ограничениях базовой модели в README не приведены.

uzairkhn/Qwen3.8-27B-FP4 — дообученная и 4-битно квантованная версия causal language model Qwen/Qwen3.8-27B. Квантование FP4 выполнено с использованием библиотеки bitsandbytes разработчиком uzairkhanux; исходную модель разработала команда Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, zero-shot и few-shot prompting, а также инференса в прикладных сценариях, где важны сниженные требования к видеопамяти. Это трансформерная авторегрессионная модель размером 27B параметров, доступная в формате FP4. По данным карточки, её потребление памяти снижено примерно с 54 ГБ для исходных 16-битных весов до около 14 ГБ, что позволяет запускать её на одной GPU с 16 ГБ VRAM или конфигурациях вроде двух NVIDIA T4. Модель поддерживает несколько языков, включая английский и китайский, а также другие языки, поддерживаемые базовой моделью. Для загрузки рекомендуется экосистема Hugging Face Transformers и bitsandbytes с возможностью выгрузки части весов в оперативную память. Главное преимущество модели — существенное уменьшение требований к памяти при сохранении возможностей исходной большой языковой модели. Ограничения связаны с потерями качества из-за lossy-квантования: по сравнению с исходными 16-битными или BF16-весами возможно ухудшение сложного рассуждения. Использование CPU offloading снижает скорость генерации, поэтому модель плохо подходит для чувствительных к задержкам производственных систем без оборудования с большим объёмом VRAM. Модель может наследовать предвзятости и ошибки исходных и дообучающих данных; перед применением нужны тестирование и защитные механизмы. Лицензия определяется лицензией базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B.

Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored-NVFP4-W4A16-T336 — производная модель, опубликованная esatapedico на основе DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored, которая, в свою очередь, основана на Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для генерации текста и развёртывания через vLLM; настройка TWIN-TURBO ориентирована на сокращение количества токенов рассуждений при сохранении качества ответов. Это 27-миллиардная языковая модель с архитектурой Qwen3_5ForCausalLM, 64 слоями, гибридной архитектурой GatedDeltaNet, поддержкой мультиязычных сценариев и заявленным контекстом до 262144 токенов. В репозитории также сохранены vision tower и MTP head, пригодный для speculative decoding. Контрольная точка использует формат compressed-tensors NVFP4: веса W4A16 с группировкой 16 и масштабами FP8; часть наиболее чувствительных компонентов оставлена в BF16. Калибровочные данные не применялись, размер файла model.safetensors составляет около 21 ГБ. Главные преимущества — значительное сжатие весов, совместимость с vLLM, сохранение полноточных компонентов, влияющих на качество, а также измеренная близкая к родительской модели perplexity на англоязычном наборе. Ограничения включают зависимость от vLLM-совместимых движков, необходимость подходящей аппаратной конфигурации и отсутствие GGUF в репозитории; заявленная проверка проводилась при tensor parallel 2 и контексте 2048 токенов, поэтому практические характеристики на максимальном контексте могут отличаться. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

SzilviaB/Qwen-Supernova-14B — объединённая методом SLERP модель на базе Qwen2.5-14B и SuperNova-Medius, созданная с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель Qwen2 с 14 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Метаданные указывают на поддержку интерфейса вызова инструментов, однако README не описывает его поведение и не приводит оценок качества. Модель создана сообществом SzilviaB путём слияния предварительно обученных моделей Qwen/Qwen2.5-14B и arcee-ai/SuperNova-Medius; конфигурация mergekit задаёт кривую SLERP с упоминанием влияния Hermes и WizardMath на разные слои. Лицензия в предоставленных данных не указана.

shark_tank_ai_7_b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NExtNewChattingAI/shark_tank_ai_7_b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных заявлен контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

SlimOpenOrca-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и SlimOpenOrca-Mistral-7B от Weyaxi методом slerp. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках и специализированных предметных областях.

YiXin-Distill-Qwen-72B — плотная авторегрессионная языковая модель YiXin AI Lab на архитектуре Qwen2.5, дообученная с применением обучения с подкреплением и дистилляции для математических рассуждений и ответов на вопросы общего характера. Модель насчитывает 71,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Модель предназначена для диалоговых приложений, решения математических задач с объяснением хода решения и ответов на вопросы, требующие общих знаний и рассуждений. В README приведены результаты сравнительных тестов, включая MATH-500, GPQA-Diamond и AIME-24; они отражают оценки авторов модели. Модель распространяется в формате safetensors, поддерживает интерфейс вызова инструментов и выпущена по лицензии Apache-2.0. В README отмечены уязвимость к состязательным атакам и prompt injection, возможность утечки данных, смещения по областям и потеря части тонких способностей исходной модели при дистилляции. Качество может различаться в доменах, недостаточно представленных в обучающих данных.

Anrn 12B R1 — мультимодальная модель на основе Gemma 4 Unified, выпущенная проектом Anrn и представленная как BF16-база Google Gemma 4 12B с отдельным обученным адаптером LoRA, применяемым с проверенным коэффициентом 0,45. Архитектура — плотный декодер с 11,95 млрд параметров; заявлены входы в виде текста, изображений, аудио и видео. Для Transformers доступен мультимодальный сервис, а дополнительная сборка llama.cpp предназначена для текстового режима. Для llama.cpp указана поддержка контекста 128K. Модель рассчитана на диалог и решение сложных текстовых задач, а также на анализ изображений, аудио и видео через нативный сервис. В README приведены результаты MMLU-Pro, GPQA Diamond и AIME 2026 без инструментов; показатели получены в проектной оценке за август 2026 года и зависят от шаблонов промптов, параметров генерации и версии оценочного набора. BF16-веса требуют значительных ресурсов, а выгрузка части вычислений на CPU снижает скорость. Путь llama.cpp является квантованным текстовым вариантом и не поддерживает нативный мультимодальный ввод. Лицензия — Apache-2.0.

AquilaChat2-34B — чат-модель семейства Aquila2, разработанная BAAI. Она предназначена для диалогового общения и генерации ответов на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру AquilaForCausalLM, содержит 33,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель выпущена в формате PyTorch. В субъективной оценке по восьми направлениям возможностей разработчик сообщает о результатах, близких к GPT-3.5 или превосходящих их. В обучающих данных обнаружили утечку тестовых примеров GSM8K; результаты оценки на GSM8K были исключены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах разработчика.

blossom-v3-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Azure99/blossom-v3-mistral-7b методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в ответ на запросы и инструкции; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и создания текстов по запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Brocae-Area-7B-slerp — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc объединением моделей Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp и NeuralKrishna-7B-V2-DPO методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросам и может применяться для диалогов, ответов на вопросы и задач рассуждения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0.

Citaman/command-r-32-layer — языковая модель семейства Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-33-layer. В README описано слияние SLERP: в итоговую модель включены срезы слоёв исходной модели, а веса сохранены в формате bfloat16. По метаданным модель содержит 28,4 млрд параметров, использует архитектуру CohereForCausalLM и доступна в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Лицензия и конкретные языки в предоставленных данных не указаны, поэтому область применения и языковую поддержку нельзя уточнить.

DeepHermes 3 Preview — предварительная версия языковой модели серии Hermes, разработанная Nous Research. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3.2-3B. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста; режим рассуждений с развёрнутой цепочкой рассуждений и обычный режим ответа переключаются системным запросом. Модель также поддерживает интерфейс вызова функций и генерацию структурированных ответов в формате JSON. Модель использует формат чата Llama-Chat, рассчитана на контекст до 131 072 токенов и поддерживает английский язык. В карточке описаны применение Transformers и vLLM, а веса доступны в формате safetensors. Это предварительный выпуск с ранними возможностями рассуждения, поэтому возможны нестабильное поведение и недочёты. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Lambent/Eidolon-v2-14B — чат-модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Автор указывает, что модель дообучена на основе Lambent/proto-nova-eidolon-v2alpha0.3-14B, а та настроена от arcee-ai/SuperNova-Medius; также применялись DPO, дополнительное обучение на инструкционных данных и продолженное предобучение. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций; заявлен интерфейс вызова инструментов. По словам автора, исправлена синтаксическая проблема предшественника, но оценка EQ-Bench примерно на один балл ниже, что может указывать на небольшое снижение качества рассуждений. В карточке указана лицензия CC BY-NC 4.0, поэтому применение ограничено некоммерческими сценариями. Тег «Not For All Audiences» связан автором с обучающими данными; автор также отмечает заметную цензуру.